这张表是本卷的骨架。每一行的位点数都以原文为准，不跨研究累加（不同研究的阈值、样本、人群都不同，把数字串成「累计发现」是错的。这一点后面 §7.3 会专门说）。

年份	研究	样本量	报告的位点数	关键新发现	出处
1991	Goate 等	1 个早发家系	1（APP）	第 1 个 AD 基因	`[S0235]`
1993	Corder 等	家系 + 病例对照	1（APOE）	剂量效应	`[S0240]`
1995	Sherrington 等	家族性 AD 家系	1（PSEN1）	早发主基因	`[S0236]`
1995	Levy-Lahad 等	家族性 AD 家系	1（PSEN2）	第二 presenilin	`[S0237]`
2006	Rovelet-Lecrux 等	家系	1（APP 重复）	剂量致病	`[S0238]`
2007	Rogaeva 等	候选基因 + 家系	1（SORL1）	GWAS 之前最后 1 个成功的候选基因	`[S0242]`
2009	Harold 等	2 组 GWAS 合并	CLU、PICALM	第一代 GWAS	`[S0243]`
2009	Lambert 等	独立 GWAS	CR1	与上篇同期互相印证	`[S0183]`
2013	Lambert 等	74,046 人（两阶段）	11 个新位点	进入「十几个位点」时代	`[S0244]`
2017	Sims 等	85,133 人（三阶段，含外显子芯片）	3 个罕见编码变异（PLCG2/ABI3/TREM2）	罕见变异路线成立	`[S0180]`
2019	Kunkle 等	94,437 人	确认 20 + 5 新	HLA-DR15 被确认	`[S0245]`
2019	Jansen 等	71,880 例 / 383,378 对照（含 by-proxy）	29 个位点 / 215 个候选基因	引入 by-proxy 扩样本	`[S0246]`
2021	Wightman 等	1,126,563 人	7 个新位点	样本量驱动的典型	`[S0247]`
2021	Schwartzentruber 等	meta + 精细定位 + 共定位	37 个位点	21 个 SNP 因果概率 >50%	`[S0248]`
2021	de Rojas 等	discovery 409,435 / validation 58,190	6 个新变异（含 APP、SHARPIN）	PRS 分层	`[S0250]`
2022	Bellenguez 等	111,326 例 / 677,663 对照	75 个位点（42 新）	31 个 tier-1 候选基因	`[S0143]`

从这张表能读出三件事：

位点数由样本量与投入买出来，「发现」这个词会误导。2013 年 7 万多人给 11 个，2022 年 11 0 人给 75 个， 2021 年 112 0 人只多给 7 个，边际收益在陡降。这说明常见变异的池子快见底了。
方法换代会跳一步。2017 年 Sims 用外显子芯片抓罕见编码变异，一下把 PLCG2、ABI3、TREM2 这类「频率低但效应大」的变异捞出来。这是芯片换成了外显子芯片的结果，不是样本量的功劳。
不同研究报的「位点数」口径不同：有的报「新位点」（Lambert 2013 的 11），有的报「总位点」（Jansen 的 29、 Bellenguez 的 75），有的报「确认 + 新增」（Kunkle 的 20+5）。读标题时必须看清是哪一种，否则会把「新增 7 个」误读成「总共只有 7 个」。

这张表的位点数到 2022 年为止。2026 年出现了第一个跨研究裁决的数字，它数的是信号，共 108 个，见 §5.2。

5.1 「75 个位点」在表里其实是 83 行

这一点很少有人讲清，但它是读原始表的必修课。

[S0143] 正文的表述是：在已知的 33 个位点里定义出 39 个信号，再新报告 42 个位点，33 + 42 = 75 个位点。而它的 2 张正文表加起来是 83 行（已知 39 行 + 新 44 行）。

差的 8 行从哪来？同一位点上有多个独立信号：已发现的 33 个位点承载了 39 个信号（有 6 个位点各带 2 个），新的 42 个位点承载了 44 个信号（2 个位点各带 2 个）。本卷把这 2 张表解析下来存成 sources/gwas_loci_bellenguez2022.csv（83 行，含 source_table 列标明来源表），任何人都可以自己数一遍。

为什么要较这个真：如果按「83 个位点」写文章，就把位点数说多了 8 个；如果按「75 个基因」写，又把位点当成了基因（一个位点里常有多个基因）。位点、信号、基因是 3 个不同的计数单位，混用是这一领域最常见的错。

5.2 2026 年出现第一个跨 29 项研究裁决的数字：108 个高置信信号

这一小节要回答的问题：2026-10 传出的「AD 风险基因变成 108 个」这条消息，讲的到底是什么。这条消息的原标题把 signals 写成了 risk genes，中文转述照抄了这个说法，108 这个数字因此被安到了「基因」这个单位上。本小节按原文把这件事拆开。

这项研究做了什么。2026-10-27，Genome medicine 上线一篇文章，作者是 Alzheimer's Disease Sequencing Project（ADSP，阿尔茨海默病测序计划）下属基因核验委员会（Gene Verification Committee）的 14 位成员（[S1134]）。这篇文章不产生新的基因型数据，也不做新的关联分析。委员会做的事是把 2015-01 至 2022-09 之间发表的 29 项大规模全基因组研究放进同一套分级标准，对 163 个唯一位点逐个判定该信号是否采信、采信到什么程度，再把判定结果做成一份公开目录，放在 NIAGADS 托管的 https://topgenes.niagads.org/ 上供人逐条查阅。委员会动手的理由写在引言里：同一批位点在不同研究里的关联质量差别很大，读者拿不到一个统一尺度来判断哪一条可以直接使用。

这 108 个信号是怎么数出来的。裁决分 2 个阶段。第 1 阶段的目的是把标准立起来，委员会用 23 个提名位点做试验，得到 17 个高置信关联信号，其中 12 个拿到具体基因水平的支持。第 2 阶段把这套标准用到 29 项研究上，对 163 个唯一位点分级，得到 93 个高置信单变异信号与 25 个高置信变异集（variant set）信号。摘要在去掉跨证据类别的重复信号之后，给出 108 个唯一高置信信号的最终目录。

这 108 里有一步推算，必须标成本库的推算。93 加 25 等于 118，而最终目录是 108，两者相差 10。摘要的原话只写到 after removal of overlapping signals across evidence classes，没有列明重复来自哪几类，也没有写清第 1 阶段那 17 个信号是否已经计入这 108。本库按 118 减去 10 处重复得 108 来理解，这一步是〔L0〕推算，不是原文陈述。将来拿到正文或补充材料后，这一步要按原文改写。

108 与 75 不能相减。§5 时间表里的 75 是 Bellenguez 等在同 1 次分析里报告的位点数，108 是委员会跨 29 项研究裁决后剩下的信号数。两个数字的统计单位不同，来源不同，时间窗也不同。把 75 与 108 相减、或者写成新增 33 个，都是把位点与信号当成同一个对象在算。§5.1 立的规则在这里正好用得上：位点、信号、基因是 3 个不同计数单位。这条消息的准确读法是有一个第三方委员会把 163 个位点筛了 1 遍，筛出 108 个高置信信号；这条消息并没有说 AD 的致病基因增加到 108 个。

委员会筛完之后剩下的 3 条通路。摘要写明优先位点集中在 3 条通路上，分别是 APP 加工、小胶质免疫与脂质代谢。这 3 条与本卷前面各节的落点重合（§3 讲 APP，§4 讲 APOE 所在的脂质转运，卷二续与卷五讲小胶质受体）。委员会另外写到，目录里包含 Agora 与 Open Targets 这 2 个既有资源没有收录的基因。这句话的分量落在既有资源漏了东西这一点上，摘要没有说漏了几个，也没有说漏了哪些。

这份目录的 4 条使用边界。

裁决的证据截止 2022-09，原文写明这是最后一次文献检索的日期。2022-10 之后发表的新位点不在这 108 个里，因此这 108 个不是截至 2026 年已知的全部信号，它的证据底是 2022-09。
108 是信号数。93 个单变异信号与 25 个变异集信号是 2 类不同的统计对象，2 者相加再减去重复才是 108。把这个数字写成基因数、位点数或 SNP 数，都会错。
摘要没有给各 tier 的分级计数，也没有点名任何一个基因。补充材料 2 本库已经取到，名单与效应量建在 §5.3 的两张表里；Agora 与 Open Targets 漏掉的是哪些基因，要到 topgenes.niagads.org 逐条查，这一项本卷仍未取。
这份文献不报任何效应量。委员会判的是某个信号该不该采信，不判效应多大。因此本卷 §6 那些 OR 仍然只能用 [S0143] 等原始研究的数值，[S1134] 不能替代。

这个数字改变了什么、没改变什么〔L0〕。改变的是有多少条遗传线索过了第一轮甄别这个问题的答案：此前各研究各报一批、没有第三方核过，现在有一份核过的目录，含 108 条高置信信号，做靶点筛选的人可以省掉第一轮甄别。没改变的是 §5 那 3 条读法里的第一条：位点数量仍由样本量与投入买出来，裁决只把已有位点重新分档，不产生新的位点。因此卷首那 3 个数字（60%–80% 的遗传度、75 个位点、 2.19 对 1.93）一个都没有被这份目录推翻。

5.3 108 个信号的效应量总表：93 个单变异位点逐个给出 OR

这一节回答的问题：这 108 个信号各自的风险有多大。上一节只给出总数，名单与效应量在补充材料里，本节把那份材料建成表。数据来自 [S1134] 的 Supplementary material 2（11 张工作表，其中 Table S1 是单变异关联记录、Table S2 是变异集记录），本库 2026-10-28 取到原文件并存在 raw/v28/moesm2.xlsx，解析后的机器表存 sources/gvc_single_variant_93.csv 与 sources/gvc_variant_set_24.csv，任何人都可以重新数一遍。

93 这个数是怎么数出来的。Table S1 有 336 条关联记录，来自那 29 项研究。按证据 tier 取 1 与 2 （Table S5 把这两档并成一个高置信组再去比其余档），剩下 195 条记录，去重后得到 93 个 grouped locus。这个数与摘要写的「93 个高置信单变异信号」逐个对上，说明 tier 的取法没有取偏。

每个位点只取一条代表记录，规则要先说明。同一张表里混着两类效应量：Zhang 2019 的 2,017 例分析给出 OR 38.20，Bellenguez 2022 的 111,326 例分析给出 OR 1.05 一类。若按 OR 数值排序，小样本的极值会全部顶到表头，读者会以为 AD 的风险位点动辄几十倍。本表的取法是：先取 Bellenguez 2022（本批研究里样本量最大，也是本卷 §6 一直在用的那套数），没有它再取病例数最多的那一条。结果 93 个位点里 74 个用 Bellenguez 2022 作效应量来源，其余 19 个分散在 Wightman 2021、Kunkle 2019 与 Kunkle 2021 等。

这张表怎么读，3 条。

OR 是报告的第一个等位基因相对第 2 个的比值。OR 小于 1 表示第一个等位基因是保护方向，方向栏标「降低」。表里方向为升高的 45 个、降低的 40 个、原文只给 Z 的 8 个。
要横向比较不同位点的效应量，用 OR 与 1/OR 里大于 1 的那个，或者直接看 |log(OR)|。直接拿 OR 排序会把保护方向的位点全部排到末尾。
本表不给 MAF。各研究报告的频率单位不统一（有的给比例、有的给百分数），照录再横比会算错，需要频率信息时回查原表的 MAF 栏。

从这张表能读出什么。把每条的 OR 折算到大于 1 之后，93 个位点的效应量中位数是 1.07，四分位是 1.05 与 1.11。折算后 ≥ 1.5 的只有 6 个，其中 2 个是下面表注第一条说的稀有变异极值。其余 87 个位点落在 1.04 到 1.34 这个窄带里。这个分布与 §6.1 用 Bellenguez 83 行算出的「除 TREM2 外全部 ≤1.55、绝大多数 1.05–1.20」方向一致，本节把覆盖面从 83 行扩到 93 个位点，并补上了变异集那一层。

表 1 · 93 个高置信单变异位点，按效应量从大到小排

#	位点（GVC grouped locus）	代表变异	等位基因	OR	方向	P	病例数	效应量来源
1	NPC1	rs150334966	G/A	38.20	升高	4.7×10⁻⁸	2017	Zhang 2019
2	CASP7	rs116437863	A/G	19.60	升高	1.9×10⁻¹⁰	2017	Zhang 2019
3	OARD1 / TREM2 / TREML2 / UNC5CL	rs75932628	T/C	2.39	升高	2.5×10⁻³⁷	111326	Bellenguez 2022
4	APOE / TOMM40	rs157591	A/G	1.93	升高	1.8×10⁻²⁵	2784	Kunkle 2021
5	FBXL7	rs75002042	A/T	1.59	升高	6.2×10⁻⁹	2451	Tosto 2015
6	FAM47E	rs920608	C/A	0.65	降低	5.3×10⁻⁹	3962	Shigemizu 2021
7	NCK2	rs143080277	C/T	1.47	升高	2.1×10⁻¹³	111326	Bellenguez 2022
8	SORT1	rs141749679	C/T	1.38	升高	7.5×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
9	OR2B2	rs1497525/rs1497526	未报	1.34	升高	2.1×10⁻⁸	3962	Shigemizu 2021
10	ABI3 / ACE	rs616338	T/C	1.32	升高	2.8×10⁻¹⁴	111326	Bellenguez 2022
11	SORL1	rs11218343	C/T	0.84	降低	1.4×10⁻²¹	111326	Bellenguez 2022
12	ANKRD31	rs4704171	C/T	1.18	升高	1.1×10⁻⁸	12923	Moreno-Grau 2019
13	BIN1	rs6733839	T/C	1.17	升高	6.1×10⁻¹¹⁸	111326	Bellenguez 2022
14	MME	rs61762319	G/A	1.16	升高	2.2×10⁻¹¹	111326	Bellenguez 2022
15	CR1	rs679515	T/C	1.13	升高	7.2×10⁻⁴⁶	111326	Bellenguez 2022
16	FOXF1	rs16941239	A/T	1.13	升高	1.3×10⁻⁸	111326	Bellenguez 2022
17	SHARPIN	rs34173062	A/G	1.13	升高	1.7×10⁻¹⁶	111326	Bellenguez 2022
18	BLNK	rs6584063	G/A	0.89	降低	6.7×10⁻¹¹	111326	Bellenguez 2022
19	CASS4	rs6014724	G/A	0.89	降低	4.1×10⁻²¹	111326	Bellenguez 2022
20	EED / PICALM	rs3851179	T/C	0.90	降低	3.0×10⁻⁴⁸	111326	Bellenguez 2022
21	APH1B	rs117618017	T/C	1.11	升高	2.2×10⁻²⁵	111326	Bellenguez 2022
22	PRDM7	rs56407236	A/G	1.11	升高	6.5×10⁻¹⁵	111326	Bellenguez 2022
23	ABCA7	rs12151021	A/G	1.10	升高	1.6×10⁻³⁷	111326	Bellenguez 2022
24	FERMT2	rs17125924	G/A	1.10	升高	8.3×10⁻¹⁶	111326	Bellenguez 2022
25	CLU / PTK2B	rs11787077	T/C	0.91	降低	1.7×10⁻⁴⁴	111326	Bellenguez 2022
26	HLA	rs6605556	G/A	0.91	降低	7.1×10⁻²⁰	111326	Bellenguez 2022
27	MS4A / MS4A2 / MS4A4A / MS4A6A	rs1582763	A/G	0.91	降低	3.7×10⁻⁴²	111326	Bellenguez 2022
28	ANKH	rs112403360	A/T	1.09	升高	2.3×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
29	CHRNE	rs72835061	A/C	1.09	升高	1.5×10⁻¹⁰	97798	de Rojas 2021
30	CTSB	rs1065712	C/G	1.09	升高	1.9×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
31	RASGEF1C	rs113706587	A/G	1.09	升高	2.2×10⁻¹⁶	111326	Bellenguez 2022
32	IQCK	rs7185636	C/T	0.92	降低	2.4×10⁻⁸	35274	Kunkle 2019
33	NYAP1 / PILRA / SPDYE3 / ZCWPW1	rs7384878	C/T	0.92	降低	1.1×10⁻²⁶	111326	Bellenguez 2022
34	CD2AP	rs7767350	T/C	1.08	升高	7.9×10⁻²²	111326	Bellenguez 2022
35	HBEGF, PFDN1	rs11168036	T/?	1.08	升高	7.1×10⁻⁹	21392	"Jun 2017"
36	RABEP1 / SCIMP	rs7225151	A/G	1.08	升高	4.1×10⁻¹³	111326	Bellenguez 2022
37	TPCN1	rs6489896	C/T	1.08	升高	1.8×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
38	EGFR / SEC61G	rs76928645	T/C	0.93	降低	1.6×10⁻¹⁰	111326	Bellenguez 2022
39	INPP5D	rs10933431	G/C	0.93	降低	3.6×10⁻¹⁸	111326	Bellenguez 2022
40	RIN3 / SLC24A4	rs12590654	A/G	0.93	降低	4.2×10⁻²¹	111326	Bellenguez 2022
41	TSPAN14	rs6586028	C/T	0.93	降低	2.0×10⁻¹⁹	111326	Bellenguez 2022
42	CLNK / HS3ST1	rs6846529	C/T	1.07	升高	2.2×10⁻¹⁷	111326	Bellenguez 2022
43	COX7C	rs62374257	C/T	1.07	升高	1.4×10⁻¹⁵	111326	Bellenguez 2022
44	GRN	rs5848	T/C	1.07	升高	2.4×10⁻²⁰	111326	Bellenguez 2022
45	ICA1	rs10952097	T/C	1.07	升高	6.8×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
46	IL34	rs4985556	A/C	1.07	升高	6.0×10⁻¹⁰	111326	Bellenguez 2022
47	ACE	rs4277405	C/T	0.94	降低	8.8×10⁻²⁰	111326	Bellenguez 2022
48	ADAM10 / MINDY2	rs602602	A/T	0.94	降低	2.1×10⁻¹⁵	111326	Bellenguez 2022
49	CTSH	rs12592898	A/G	0.94	降低	4.2×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
50	DOC2A	rs1140239	T/C	0.94	降低	2.6×10⁻¹³	111326	Bellenguez 2022
51	IGH / IGHG3	rs10131280	A/G	0.94	降低	4.3×10⁻¹⁰	111326	Bellenguez 2022
52	MYO15A	rs2242595	A/G	0.94	降低	1.1×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
53	NDUFAF6 / TP53INP1	rs10098778	C/T	0.94	降低	2.3×10⁻⁸	12923	Moreno-Grau 2019
54	WDR12	rs139643391	T/TC	0.94	降低	1.1×10⁻⁸	111326	Bellenguez 2022
55	WNT3	rs199515	G/C	0.94	降低	9.3×10⁻¹³	111326	Bellenguez 2022
56	ABCA1	rs1800978	G/C	1.06	升高	1.6×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
57	ADAM17	rs72777026	G/A	1.06	升高	2.7×10⁻⁸	111326	Bellenguez 2022
58	ECHDC3 / USP6NL	rs7912495	G/A	1.06	升高	9.7×10⁻¹⁹	111326	Bellenguez 2022
59	MADD / SPI1	rs10437655	A/G	1.06	升高	5.3×10⁻¹⁴	111326	Bellenguez 2022
60	NDUFAF7 / PRKD3	rs17020490	C/T	1.06	升高	3.3×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
61	WDR81	rs35048651	T/TGAG	1.06	升高	7.7×10⁻¹¹	111326	Bellenguez 2022
62	ADAMTS1	rs2830489	T/C	0.95	降低	1.7×10⁻¹⁰	111326	Bellenguez 2022
63	ANK3 / CCDC6	rs7068231	T/G	0.95	降低	3.3×10⁻¹³	111326	Bellenguez 2022
64	APP	rs2154481	C/T	0.95	降低	10.0×10⁻¹³	111326	Bellenguez 2022
65	BCKDK / KAT8 / VKORC1	rs889555	T/C	0.95	降低	2.0×10⁻¹¹	111326	Bellenguez 2022
66	BZRAP1-AS1 / MIR142 / TSPOAP1 / TSPOAP1-AS1	rs2526377	G/A	0.95	降低	1.6×10⁻¹²	111326	Bellenguez 2022
67	EPHA1 / EPHA1-AS1	rs11771145	A/G	0.95	降低	3.3×10⁻¹⁴	111326	Bellenguez 2022
68	IDUA	rs3822030	G/T	0.95	降低	8.3×10⁻¹²	111326	Bellenguez 2022
69	JAZF1	rs1160871	G/GTCTT	0.95	降低	9.8×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
70	PLCG2	rs12446759	G/A	0.95	降低	1.2×10⁻¹³	111326	Bellenguez 2022
71	RBCK1	rs1358782	A/G	0.95	降低	1.6×10⁻⁸	111326	Bellenguez 2022
72	SLC2A4RG	rs6742	T/C	0.95	降低	2.6×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
73	KLF16	rs149080927	G/GC	1.05	升高	5.1×10⁻¹⁰	111326	Bellenguez 2022
74	LILRB2 / TMC4	rs587709	C/T	1.05	升高	3.6×10⁻¹¹	111326	Bellenguez 2022
75	RHOH	rs2245466	G/C	1.05	升高	1.2×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
76	SIGLEC11	rs9304690	T/C	1.05	升高	4.7×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
77	SNX1	rs3848143	G/A	1.05	升高	8.4×10⁻¹¹	111326	Bellenguez 2022
78	UMAD1	rs6943429	T/C	1.05	升高	1.0×10⁻¹⁰	111326	Bellenguez 2022
79	EPDR1 / NME8	rs6966331	T/C	0.96	降低	4.6×10⁻¹⁰	111326	Bellenguez 2022
80	MAF / WWOX	rs450674	C/T	0.96	降低	3.2×10⁻⁸	111326	Bellenguez 2022
81	PLEKHA1	rs7908662	G/A	0.96	降低	2.6×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
82	SPPL2A	rs8025980	G/A	0.96	降低	1.3×10⁻⁸	111326	Bellenguez 2022
83	TMEM106B	rs13237518	A/C	0.96	降低	4.9×10⁻¹¹	111326	Bellenguez 2022
84	TNIP1	rs871269	T/C	0.96	降低	8.7×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
85	HS3ST5	rs785129	T/C	1.04	升高	2.4×10⁻⁹	111326	Bellenguez 2022
86	AC074212.3	rs76320948	T/C	未报（Z=0.05）	—	4.6×10⁻⁸	71880	Jansen 2019
87	ADAMTS4	rs4575098	A/G	未报（Z=6.36）	—	2.0×10⁻¹⁰	71880	Jansen 2019
88	AGRN	rs113020870	T/?	未报	—	3.8×10⁻⁸	90338	Wightman 2021
89	CD33	rs1354106	G/?	未报	—	2.2×10⁻¹⁰	90338	Wightman 2021
90	COBL / IKZF1	rs112404845	T/A	未报（Z=1.60）	—	3.8×10⁻⁸	1825	Mez 2017
91	HAVCR2	rs6891966	G/?	未报	—	7.9×10⁻¹⁰	90338	Wightman 2021
92	NTN5	rs2452170	G/?	未报	—	1.7×10⁻⁸	90338	Wightman 2021
93	SLC10A2	rs16961023	G/C	未报（Z=1.51）	—	4.6×10⁻⁸	1825	Mez 2017

共 93 行。位点名的斜杠表示该 grouped locus 在原文里合并了几个候选基因，不代表本条信号同时落在几个基因上。

表注，3 条必须带上。

NPC1（rs150334966，OR 38.20）与 CASP7（rs116437863，OR 19.60）不能与前后的行并列比较。这两条来自 Zhang 2019 的 2,017 例分析（[S1134] 表内 PMID 30503768），原文没有给这两个变异的 MAF。OR 到这个量级通常意味着携带者极少，属于稀有变异分析的效应量，与常见变异的 OR 不是同一把尺。
APOE / TOMM40 那一行的 1.93 不是 ε4 的每等位基因 2.19。这一行取的是 Kunkle 2021 非裔美国人队列的 rs157591（2,784 例，PMID 33074286）。Table S1 里 APOE 区域的各条记录都没有给 ε4 的每等位基因 OR，原因是 APOE 在这套框架里另行处理。要引 2.19，出处仍是 [S0143]，不是本表。
8 个位点原文只给 Z，OR 栏写「未报」（AGRN、ADAMTS4、HAVCR2、COBL / IKZF1、SLC10A2、 AC074212.3、NTN5、CD33）。本库不用 Z 反推 OR：反推需要病例与对照的比例，多数研究没有随表给出，反推出来的数等于自己造的。

剩下的 15 条在变异集那张表里。Table S2 按同一套 tier 取 1 与 2，得到 25 条信号，对应 24 个位点名（TREM2 同时在 tier 1 与 tier 2 出现，所以 24 个名字承载 25 条信号，这一点与摘要的 25 对上）。这 25 条绝大多数在「单变异信息」栏写 No SNV info，原文只把证据给到 locus 这一层，因此本库不给它们 OR。

表 2 · 25 条变异集信号（24 个位点名）

#	位点名（Table S2）	报告强度	单变异信息	tier	祖先	来源
1	AARD	Genome-wide Significant	No SNV info	2	NHW-EU	Zhang 2019
2	ABCA7	Genome-wide Significant	No SNV info	2	NHW-EU, African, and Asian	Jun et al 2017
3	APOC1	Genome-wide Significant	67 SNVs	2	NHW-EU	Nazarian 2019
4	APOC1P1	Genome-wide Significant	57 SNVs	2	NHW-EU	Nazarian 2019
5	APOC2	Genome-wide Significant	42 SNVs	2	NHW-EU	Nazarian 2019
6	APOC4	Genome-wide Significant	46 SNVs	2	NHW-EU	Nazarian 2019
7	APOE	Genome-wide Significant	70 SNVs	2	NHW-EU	Nazarian 2019
8	BCAM	Genome-wide Significant	144 SNVs, high-mod LoF	2	NHW-EU	Bis 2020
9	BIN1	Genome-wide Significant	No SNV info	2	NHW-EU, African, and Asian	Jun et al 2017
10	CBLC	Genome-wide Significant	35 SNVs, high-mod LoF	2	NHW-EU	Bis 2020
11	CLPTM1	Genome-wide Significant	47 SNVs	2	NHW-EU	Nazarian 2019
12	CLU	Genome-wide Significant	No SNV info	2	NHW-EU, African, and Asian	Jun et al 2017
13	CR1	Genome-wide Significant	No SNV info	2	NHW-EU, African, and Asian	Jun et al 2017
14	LINC00158	Genome-wide Significant	39 SNVs	2	NHW-EU	Nazarian 2019
15	MS4A4A	Genome-wide Significant	No SNV info	2	NHW-EU, African, and Asian	Jun et al 2017
16	PICALM	Genome-wide Significant	No SNV info	2	NHW-EU, African, and Asian	Jun et al 2017
17	PINX1	Genome-wide Significant	No SNV info	1	NHW-EU, African, and Hispanic/Latino	Tosto 2019
18	PTK2B	Genome-wide Significant	No SNV info	2	NHW-EU, African, and Asian	Jun et al 2017
19	PVRL2 (Aliases for NECTIN2 Gene)	Genome-wide Significant	90 SNVs	2	NHW-EU	Nazarian 2019
20	SORL1	Genome-wide Significant	17 SNVs	2	NHW-EU, African, and Hispanic/Latino	Raghavan 2018
21	TOMM40	Genome-wide Significant	73 SNVs	2	NHW-EU	Nazarian 2019
22	TREM2	Genome-wide Significant	33 SNVs, high-mod LoF	2	NHW-EU	Bis 2020
23	ZNF655	Genome-wide Significant	10 SNVs, LoF	2	NHW-EU	Bis 2020
24	ZNF773	Genome-wide Significant	No SNV info	1	NHW-EU, African, and Hispanic/Latino	Tosto 2019

共 24 行、25 条信号（TREM2 在 tier 1 与 tier 2 各出现 1 次）。这张表没有 OR 列，因为原文没有给到变异层。

108 与 93 加 25 之间差 2 条，本库补不平，照实记账。把 Table S2 那 25 条按基因符号映射回 Table S1 的 grouped locus，有 12 条能落进去（ABCA7、APOE、BIN1、CLU、CR1、MS4A4A、PICALM、PTK2B、 SORL1、TOMM40 各一条，TREM2 2 条），落不进去的 13 条集中在 chr19 的 APOE 邻域（APOC1、APOC1P1、 APOC2、APOC4、PVRL2、BCAM、CBLC、CLPTM1）与几个远距离位点（AARD、LINC00158、PINX1、ZNF655、ZNF773）。按这个映射，并集是 93 加 25 减 12，等于 106，而摘要给的是 108。

差的这 2 条只可能来自作者对 grouped locus 的归并尺度：APOE 与 TOMM40 在 Table S1 里合成一个 locus、在 Table S2 里却是 2 个位点名，CLU 与 PTK2B 同样如此，贵在按信号数还是按位点数去重，结果会差几条。补充材料没有给归并规则，本库不把这 2 条补平，只把差额记在这里。这个差额不影响表里任何一个数值，只影响「108」这个总数的复核。

〔L0〕这一节最该带走的一句话：93 个高置信单变异位点里，折算后效应量 ≥1.5 的只有 6 个，其余 87 个落在 1.04 到 1.34 之间。位点数从 75 涨到 108，个体层面的预测力几乎没有变化，因为新增的绝大多数是小区应位点。这些位点的价值在指出通路，不在算某个人会不会得病。这句话与卷首那 3 个数字是一件事的两种说法。